• 디지털융복합연구
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• 제10권6호
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• pp.1-6
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• 2012

현대사회는 IT융합기술의 발달로 정보의 양이 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인하여 많은 데이터 속에 원하는 정보를 용이하게 획득하거나 검색하는 기술도 발전되고 있다. 이에 따라 다양하고 많은 건강정보 제공 사이트가 개발되어 운영되고 있지만, 웹서비스에 기반한 정보 제공의 한계와 개인화의 부족으로 사용자의 건강관리와 증진에 효과적이지 못한 결과를 보이고 있다. 건강정보 지원 서비스는 생체정보를 획득하고, 획득된 데이터를 다시 컴퓨터에 입력하여 기존 네트워크 기반을 통하여 전송하는 형태로 개발되고 있기 때문에 불편함은 물론 비효율적이다. 본 논문에서는 기존의 의료 데이터와 Framingham 위험인자(FRS)를 활용, 신경망을 이용한 생활습관성 질환 시스템 설계를 제안한다. 제안하는 시스템을 통하여 생활습관성 질환 환자의 고통호소를 의사가 신속하게 파악할 수 있도록 기초자료와 가이드라인을 제공하게 되고, 따라서 환자의 안위 증진이 향상되게 된다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권5호
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• pp.145-158
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• 2013

본 논문에서는 첫째, 변수들 간의 선형관계를 전제로 하지 않는 인공지능시스템의 하나인 인공신경망을 이용한 평가모형을 구축하여 상장기업의 주가를 예측하고 둘째, 회계정보를 이용하여 기업 가치를 평가하는 Ohlson모형을 이용하여 상장기업의 주가를 예측하였다. 이를 신규상장기업의 주가예측에 적용하여 어느 방법이 더 주가예측의 적정성이 높은지를 평가하였다. 이에 대한 본 연구의 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 공모가를 기준으로 한 경우 Ohlson모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 있고, 인공신경망 모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 없었다. 둘째, 상장일 종가를 기준으로 한 경우 Ohlson모형에 의한 추정주가와 인공신경망 모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 없었다. 셋째, 상장 2개월 후 종가를 기준으로 한 경우 Ohlson모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 있고, 인공신경망 모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 없었다. 이상의 결과로 볼 때 인공신경망 모형에 의한 추정주가가 Ohlson모형에 의한 추정주가보다 적정하게 평가되었다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권5호
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• pp.58-65
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• 2015

본 논문에서는 신경 관련 인공 전자기기를 위한 신경 자극 집적회로를 $0.18-{\mu}m$ 표준 CMOS 반도체 공정을 이용하여 설계하였다. 제안 된 신경 자극 회로는 12.8-V 전원을 사용하면서 $10-k{\Omega}$의 부하에 최대 1 mA의 전류까지 전달이 가능하다. 표준 CMOS 공정 기술로 구현을 위해서 저전압 트랜지스터만을 이용하여 설계를 하였고, 고전압에서의 안정적인 동작을 위하여 트랜지스터 스태킹 기술을 적용하였다. 또한, 신경 자극 동작 후 전하 잔여량이 남아 있지 않도록 active charge balancing회로를 포함하였다. 제안 된 단일 채널 자극 집적회로의 경우 디지털-아날로그 변환기, 전류 출력 드라이버, 레벨 시프터, 디지털 제어 부분, 그리고 active charge balancing 회로까지 모두 포함하여 전체 칩 레이아웃 면적은 $0.13mm^2$을 차지하며, 다중 채널 방식의 신경 자극 기능의 체내 이식용 인공 전자기기 시스템에 적용을 하는데 적합하다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1637-1648
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• 2004

분산 환경에서 디지털 라이브러리 구축시 기존의 단일 에이전트를 이용한 클라이언트/서버 방식으로 시스템을 구축할 경우, 일차원적인 자료검색으로 인해 검색결과의 관련성이 없고, 검색 견과에 대한 사용자의 성향이 반영되지 않으며, 클라이언트가 서버에 접속할 때마다 인증을 받아야 하므로 다수의 서버 접근시 문서 처리 효율이 낮고 사용하기 불편하다는 문제점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 이의 해결을 위해 기존의 멀티 에이전트 플랫폼인 DECAF와 표준안으로 제시되는 모바일 ORB인 Voyager를 응용해 새로운 모바일 환경에 적합한 멀티 에이전트 플랫폼을 개발 제안하였고, 이를 이용한 사용자 기반의 디지털 라이브러리 시스템(PDS)을 구축하였다. 이러한 접근방법은 국내외적으로 처음 시도되는 연구이다. 새로운 플렛폼은 관련정보의 검색문제를 위해 신경회로망을 이용한 문서분류를 통해 관련 문서의 검색을 세분화시킴으로써 검색결과의 관련성을 높였고. 사용자 성향을 반영하기 위해 모듈화된 클라이언트를 구성하여 신경회로망을 이용함으로써 사용자의 성장과 탐색 결과를 최적화 시켰으며, 네트워크 문제를 위해 멀티에이전트 플랫폼과 모바일 클래스를 이용한 모바일 기능을 개발하였다. 또한 모바일 시스템과 멀티에이전트 시스템을 적절히 결합하고 멀티 에이전트 사이의 협상 알고리즘과 스케줄링 방법을 개발함으로써 제안한 플랫폼이 효율적으로 동작하도록 구성하였다. 시뮬레이션한 결과, 분산환경에서 모바일 서버의 개수와 에이전트의 개수가 늘어날수록 PDS는 기존의 디지털 라이브러리보다는 탐색시간이 훨씬 줄어들었고 결과에 대한 사용자 만족도도 기존 C/S 방식에 비해 약 4배정도 향상됨을 알 수 있었다

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.7-16
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• 2019

신경 회로망을 구현하기 위해 다양한 시도들이 이루어지고 있으며, 하드웨어적인 개선을 위해 전용 칩 개발이 이루어지고 있다. 이러한 신경 회로망을 웨어러블 디바이스에 적용하기 위해서는 소형화와 저전력 동작이 필수적이다. 이러한 관점에서 적합한 구현 방법은 FPGA (field programmable gate array)를 사용한 디지털 회로 설계이다. 이 시스템을 구현하기 위해서는 성능 향상을 위해 신경 회로망의 많은 부분을 차지하는 학습 알고리즘을 FPGA 내에 구현하여야 한다. 본 논문에서는 FPGA를 이용하여 다양한 학습 알고리즘 중 역전파 알고리즘을 구현하였으며, 구현 된 신경 회로망은 OR 게이트 연산을 통해 검증되었다. 또한 이러한 신경 회로망을 활용하여 다양한 사용자의 생체 신호 측정 결과를 분석할 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.135-138
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• 2004

음성처리기술은 정보화 시대를 위한 주요 기술의 하나이다. 이 중에서도 음성합성의 연구는 디지털 신호처리 기술과 컴퓨터의 발달로 활발히 진행되고 있다. 그러나 음성 합성기에 의해 발생된 합성음의 음질은 이해도 면에서는 상당한 진전이 있었지만, 자연감 면에서는 만족한 수준에 도달할 수 없었는데, 이러한 합성시스템의 문제점을 해결하는 방법은 다양하게 적용되는 언어정보와 합성음의 자연감을 결정하는 정확한 운율정보가 필요하다. 그러나 구한 운율 정보가 자연음에 존재하는 모든 운율 법칙을 포함할 수 없고, 또한 추출한 운율 법칙이 틀린 것이면 자연감이나 이해도가 떨어지는 합성음이 만들어지고 이것은 음성 합성 시스템의 실용화에 장애로 작용할 것이다. 본 논문은 한국어 음성 합성 시 문제가 되는 자연감을 높이기 위한 한 방법으로 자연음에 내재하는 운율 변화를 효율적으로 학습할 수 있는 인공 신경망을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.37-50
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• 2007

본 논문에서는 캐리전파가 없어 고속연산이 가능한 잉여 수 체계(Residue Number System)를 이용하여 생산자동화 시스템에서 실시간 물체인식을 위한 고속의 디지털 뉴런 프로세서를 제안하고 이를 구현하기 위한 중요연산부인 PE를 설계 및 구현하였다. 설계된 디지털 뉴런프로세서는 잉여수계를 이용한 MAC(Multiplier and Accumulator)연산기와 혼합계수 변환을 이용한 시그모이드 함수 연산부로 구성된다. 설계된 회로는 C언어 및 VHDL로 기술하였고 Compass툴로 합성하였으며 LG $0.8{\mu}m$ CMOS공정으로 설계되었다. 실험결과 본 논문에서 설계 및 구현한 디지털 뉴런프로세서는 기존 방식의 잉여수계를 이용한 연산기 및 실수연산기로 구현한 뉴런프로세서에 비하여 3배 이상의 연산속도와 약 50%정도 하드웨어 크기를 줄일 수 있었다. 본 논문에서 설계 및 구현한 디지털 뉴런프로세서는 실시간 처리를 요하는 생산자동화 시스템의 물체인식 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국음향학회지
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• 제9권3호
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• pp.42-47
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• 1990

음성처리 및 인식기기의 기능을 향상시키기 위해서는 생체공학적인 방법을 이용한 인체의 청각신경 정보처리 시스템의 연구가 중요하다. 그래서 본 논문에서는 와우각의 메카니즘을 분석한 기저막의 IIR 디지털 필터 모델링이 연구되었다. 특히 음소검출필터와 측징 추출을 위한 변별기능을 이용한 자음인식의 다층신경 모델을 구성한다. 이 모델은 자음인식에 있어서 90% 이상의 높은 감지율을 나타내고 있다.

• 전력전자학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.273-281
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• 2001

본 논문에서는 비선형 시스템을 제어하기 위한 CMAC 신경망을 제안한다. CMAC 신경망은 사람의 소뇌를 모방한 신경망으로서 복잡한 비선형 함수의 해를 수치적인 연산에 의해 구하지 않고 table look-up방식을 이용하기 때문에 학습이 타 신경망에 비해 월등히 빠르고 용이하며 제어신호를 출력하기 위한 계산시간이 거의 필요치가 않다. 본 논문에서는 제안한 제어기 구조의 타당성을 증명하기 위해 간단한 비선형 함수와 직류전동기 속도제어에 대한 CMAC 제어기를 시뮬레이션을 통하여 학습 제어기의 안정성 및 추적에러의 감소를 확인하였다. 또한 제안 CMAC 제어기를 실시간 장력제어에 적용하여 직류전동기의 속도를 제어하므로 시뮬레이션 값과 비슷한 장력제어를 보인으로서 유용성을 입증하였다.

• 융합보안논문지
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• 제7권4호
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• pp.93-105
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• 2007

급격히 증가하는 사이버 침해사고의 수사에 디지털 포렌식 기술과 도구들이 많이 사용되고있다. 하지만 대부분의 디지털 포렌식 증거의 식별 및 수집 도구는 매우 어려운 통합도구이거나 간단하지만 기능이 미흡한 도구들이 주로 사용되고 있다. 이로 인해 공공기관이나 민간 기업의 침해사고 수사시 중요한 디지털 증거들이 누락되거나 훼손될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 윈도우 시스템을 기반으로 'Log Parser'을 이용한 '사이버 침해사고 유형별 디지털 포렌식 증거 식별 및 수집 도구'를 제안하고 이를 이용한 사이버 침해사고 유형별 디지털 포렌식 증거의 식별 및 수집에 관한 방법론에 대해 논하고자 한다.